基于生物速度调节的欠驱动AUV三维轨迹跟踪控制方法

    公开(公告)号:CN106444806B

    公开(公告)日:2019-03-05

    申请号:CN201610854361.1

    申请日:2016-09-27

    Abstract: 本发明提供的是一种基于生物速度调节的欠驱动AUV三维轨迹跟踪控制方法。包括以下步骤:步骤1:AUV根据当前任务给定期望轨迹位置信息并获取当前的位置、姿态信息;步骤2:利用欠驱动UUV的数学模型得出位置、姿态误差变量;步骤3:采用定义虚拟速度误差变量的方法,计算出虚拟控制律;步骤4:通过生物启发模型完成对速度误差进行动态调节;步骤5:推导动态速度调节控制器。本发明方法能够对欠驱动AUV的速度误差进行动态调节,同时在避免传统反步法中艏向角误差等于90°时奇异值的同时,提高了控制器的性能,实现了在外界常值扰动下对时变三维轨迹的精确跟踪。

    基于生物速度调节的欠驱动AUV三维轨迹跟踪控制方法

    公开(公告)号:CN106444806A

    公开(公告)日:2017-02-22

    申请号:CN201610854361.1

    申请日:2016-09-27

    CPC classification number: G05D1/0875

    Abstract: 本发明提供的是一种基于生物速度调节的欠驱动AUV三维轨迹跟踪控制方法。包括以下步骤:步骤1:AUV根据当前任务给定期望轨迹位置信息并获取当前的位置、姿态信息;步骤2:利用欠驱动UUV的数学模型得出位置、姿态误差变量;步骤3:采用定义虚拟速度误差变量的方法,计算出虚拟控制律;步骤4:通过生物启发模型完成对速度误差进行动态调节;步骤5:推导动态速度调节控制器。本发明方法能够对欠驱动AUV的速度误差进行动态调节,同时在避免传统反步法中艏向角误差等于90°时奇异值的同时,提高了控制器的性能,实现了在外界常值扰动下对时变三维轨迹的精确跟踪。

    一种基于结构化查询语言语句的源信息追踪方法

    公开(公告)号:CN102402615A

    公开(公告)日:2012-04-04

    申请号:CN201110434707.X

    申请日:2011-12-22

    Abstract: 本发明提供了一种基于结构化查询语言语句的源信息追踪方法。首先将SQL语句按其不同的结构进行分类,之后对不同类型的SQL语句进行逆向处理,在得到源信息后将源信息进行存储,并在源信息上再次执行原SQL语句,与之前得到的结果集进行对比,得出结论。该源信息查询方法已经通过实际数据进行了验证,验证结果证明该方法与其他数据血缘方法相比,可以在原有SQL的基础上,直接对SQL语句进行处理,将其有效的转化成源信息查询语句,并成功查找到对应的源信息。本发明提供的数据追踪方法适用于关系数据库中源信息的查询,可应用在各领域中对源信息进行的查询和存储。

    一种基于结构化查询语言语句的源信息追踪方法

    公开(公告)号:CN102402615B

    公开(公告)日:2013-02-27

    申请号:CN201110434707.X

    申请日:2011-12-22

    Abstract: 本发明提供了一种基于结构化查询语言语句的源信息追踪方法。首先将SQL语句按其不同的结构进行分类,之后对不同类型的SQL语句进行逆向处理,在得到源信息后将源信息进行存储,并在源信息上再次执行原SQL语句,与之前得到的结果集进行对比,得出结论。该源信息查询方法已经通过实际数据进行了验证,验证结果证明该方法与其他数据血缘方法相比,可以在原有SQL的基础上,直接对SQL语句进行处理,将其有效的转化成源信息查询语句,并成功查找到对应的源信息。本发明提供的数据追踪方法适用于关系数据库中源信息的查询,可应用在各领域中对源信息进行的查询和存储。

    一种基于动态滑模控制的UUV轨迹跟踪方法

    公开(公告)号:CN106227223A

    公开(公告)日:2016-12-14

    申请号:CN201610854334.4

    申请日:2016-09-27

    CPC classification number: G05D1/0692

    Abstract: 本发明属于水下无人航行器的轨迹跟踪和动态滑模控制技术领域,具体涉及一种基于动态滑模控制的UUV轨迹跟踪方法。建立UUV水平面模型;通过坐标转换获得误差变量,并对误差变量求导得到误差变量的导数;构造李雅普诺夫函数并且定义虚拟速度控制变量将姿态跟踪转化为虚拟速度控制;稳定虚拟速度控制变量,利用滑模控制方法对系统参数不精确及外界时变扰动进行自适应估计,建立滑模动态函数;选取动态滑模控制律,实现UUV的轨迹跟踪。本专利通过反步法和自适应动态滑模控制技术的组合,解决了UUV平面轨迹跟踪控制问题在系统中可能存在建模不确定性、未知环境扰动的问题、系统的参数不确定性。

    基于神经动态模型反步法的AUV水平面路径跟踪控制方法

    公开(公告)号:CN105843224A

    公开(公告)日:2016-08-10

    申请号:CN201610179617.3

    申请日:2016-03-25

    CPC classification number: G05D1/0206

    Abstract: 基于神经动态模型反步法的AUV水平面路径跟踪控制方法,涉及欠驱动AUV的水平面路径跟踪控制技术领域。本发明是为了提高AUV路径跟踪控制的精度。本发明引进了神经动态模型理论,该模型具有输入输出平滑的特性。将反步法设计过程中出现的虚拟控制量流经神经动态模型,从而避免了对虚拟控制量的复杂求导运算,较传统的反步法设计而言避免了可能出现的“参数爆炸”现象,大大提高了系统的控制精度。

    一种基于一阶逻辑和神经网络的数据对应方法

    公开(公告)号:CN102799627B

    公开(公告)日:2014-10-22

    申请号:CN201210211474.1

    申请日:2012-06-26

    Abstract: 本发明属于数据迁移、数据集成领域,具体涉及一种高匹配效率和准确率的基于一阶逻辑和神经网络的数据对应方法。本发明包括:(1)分析已完成匹配的数据模式;(2)将模式转换为表向量,存放在待匹配表训练集合中;(3)对集合中的表进行特征提取;(4)存储提取的表的特征。(5)对待匹配模式中的待匹配表进行匹配;(6)对已完成匹配的模式中的字段进行训练,修正字段的表示形式和建立的神经网络;(5)使用训练好的神经网络和修正后的字段表示格式,对已完成匹配的表进行字段匹配。本发明减少了在数据对应过程中的时间,提高了匹配的效率和准确率。

    一种基于一阶逻辑和神经网络的数据对应方法

    公开(公告)号:CN102799627A

    公开(公告)日:2012-11-28

    申请号:CN201210211474.1

    申请日:2012-06-26

    Abstract: 本发明属于数据迁移、数据集成领域,具体涉及一种高匹配效率和准确率的基于一阶逻辑和神经网络的数据对应方法。本发明包括:(1)分析已完成匹配的数据模式;(2)将模式转换为表向量,存放在待匹配表训练集合中;(3)对集合中的表进行特征提取;(4)存储提取的表的特征。(5)对待匹配模式中的待匹配表进行匹配;(6)对已完成匹配的模式中的字段进行训练,修正字段的表示形式和建立的神经网络;(5)使用训练好的神经网络和修正后的字段表示格式,对已完成匹配的表进行字段匹配。本发明减少了在数据对应过程中的时间,提高了匹配的效率和准确率。

Patent Agency Ranking